基于用户多业务模型的OFDM蜂窝网下行链路自适应小区选择算法

当前有基于用户接收信噪比的选择算法和基于平均用户阻塞率的选择算法两种蜂窝网络的自适应小区选择算法。但是这两种算法都不适合应用于多业务OFDM蜂窝系统。无法保证不同速率、不同实时性要求的用户接入系统的公平性,同时系统总体的阻塞率性能和吞吐量性能也无法尽可能最优。于是本文提出了一种基于多业务共存模型的自适应小区选择算法。仿真结果表明,本文所提出算法显著提高了实时性要求较高的高优先级用户的接入性能,同时又通过优先级浮动制度使得最终系统总体接入性能尽可能接近于最优。本算法特别适用于多业务共存的新一代蜂窝移动系统。     

OFDM系统隐藏导频的信道估计与跟踪

传统插入导频的信道估计方法占用固有的带宽,而基于隐藏导频的信道估计的方法不需要占用额外的带宽.基于隐藏导频信道估计理论提出了一种隐藏导频信道跟踪的方法:在叠加最优PAPR序列进行信道估计之后,增加了一个简单的周期冲激序列作为信道跟踪.该方法在节约有效资源的同时,也简化了算法复杂度.     

基于扩展PEG算法的低密度校验码构造方法

提出了一种带扩展的PEG算法进行LDPC码的构造.相对于经典的PEG算法而言,该算法在构造的时候考虑的H矩阵行重的分布,另外构造的H矩阵具有准循环移位的特性,易于硬件实现.因此,该算法有着非常高的实用价值.     

基于扇区化的OFDM小区选择算法

首先给出了一种基于扇区化（Sectorizing）技术的OFDM蜂窝模型。该蜂窝模型利用定向天线的方向性特点，通过在小区内合理地分配频谱资源，减轻小区间的同频干扰，提高基站和移动终端间传输信号的载干比，从而提高网络总容量。然后将两种应用于全向天线蜂窝网络中的基于下行链路的小区选择模型应用在了该模型上，并通过仿真给出了性能分析结果。     

一种快速的分组并行比特分配算法

OFDM 系统的比特加载问题,本身蕴涵着高度的可并行性。这种并行性表现在通过时子信道进行分组,然后在各组内独立进行局部比特分配,可以得到接近最优解的性能。实验表明,该性质通常可使比特分配的速度提高32～64倍,引入的性能损失不超过0．1dB,并且不受天线数多少的限制。利用该性质,根据实际需要,可以方便地设计出并行度不同的比特加载算法。     

基于Cholesky分解的可配置矩阵求逆FPGA实现

在各种MIMO检测算法中,MMSE算法作为硬件实现复杂度及检测性能相折衷的检测算法被广泛应用。实现MMSE检测最核心的部分是求出对应的权值矩阵。针对4发4收,3发3收,2发2收的MIMO系统的MMSE检测算法,提出了一种基于Cholesky分解,可配置成4×4,3×3,2×2正定Hermitian矩阵求逆的实现方案。该方案易于FPGA实现,且节省了FPGA中的乘法器资源。     

以矢量图为导引的调制解调理论教学方法研究

在"通信原理"课程中,笔者针对其中调制解调部分的教学提出了一种基于矢量图的辅助教学法,引导学生建立相干载波和二维空间正交坐标轴的对应关系,从矢量映射的角度理解带通传输系统。该方法让学生以更直观的方式理解包括调制解调在内的通信核心理论,具有良好的教学效果。     

基于软件无线电架构的可配置Rake接收机研究

多模混合基站是新一代无线通信系统的重要特征,而软件无线电架构是实现多模式基站的重要方法.主要研究在软件无线电平台中,根据多径信道的延迟特性,利用信道估计算法的可重配置,提高Rake接收机性能.对多种信道下的可配置Rake接收进行了仿真,结果表明,可配置Rake接收算法可以提高系统在复杂多径信道下的性能.     

可分解的RC-LDPC码以及HARQ的设计

该文提出了一种可分解的码率兼容LDPC码的构造方法, 该方法构造所得到的一个高码率LDPC码的校验矩阵中包含有若干低码率LDPC码的校验矩阵,而且一个高码率的LDPC码又可以分解成多个性能优异的低码率的LDPC码进行编译码;结合该特性设计了一种基于可分解的码率兼容LDPC码的混合自动重传方案。与普通的ARQ方案相比,该重传方案不单能够通过重传获得更多的信息,而且能够通过降低纠错码的码率来提高纠错码的性能。仿真结果表明,当所采用LDPC码的码长为2000左右,码率为1/2和2/3时,与一般的ARQ相比,该方案的误帧率以及吞吐量(小于0.5的时候)均能获得近1.5dB的增益。     

基于伪随机序列的视频图像加密新算法

分析了视频序列的I，P帧传输特性，并针对该特性以及实时系统的延迟要求，提出了一种新的加密算法。在变换域中对直流分量引入基于伪随机序列的伪随机噪声，使其白化。该算法充分利用直流系数的方块效应，大大减少了计算量；同时，由于只改变直流系数，从统计特性上看，不会增加码率，这对系统的信道要求非常有利。最后，对整个加密、解密过程进行分析，对比其结果和信噪比。实验结果表明，该算法能有效地防止数据被窃取，并且不会使视频失真。